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Enregistrement W2379643049 · doi:10.1111/evo.12951

Antagonistic natural and sexual selection on wing shape in a scrambling damselfly

2016· article· en· W2379643049 sur OpenAlexaff
David Outomuro, Linus Söderquist, Viktor Nilsson‐Örtman, Maria Cortázar‐Chinarro, Cecilia Lundgren, Frank Johansson

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésBiologyDamselflyNatural selectionEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)Sexual selectionWingScramblingNatural (archaeology)ZoologyOdonataPaleontologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wings are a key trait underlying the evolutionary success of birds, bats, and insects. For over a century, researchers have studied the form and function of wings to understand the determinants of flight performance. However, to understand the evolution of flight, we must comprehend not only how morphology affects performance, but also how morphology and performance affect fitness. Natural and sexual selection can either reinforce or oppose each other, but their role in flight evolution remains poorly understood. Here, we show that wing shape is under antagonistic selection with regard to sexual and natural selection in a scrambling damselfly. In a field setting, natural selection (survival) favored individuals with long and slender forewings and short and broad hindwings. In contrast, sexual selection (mating success) favored individuals with short and broad forewings and narrow-based hindwings. Both types of selection favored individuals of intermediate size. These results suggest that individuals face a trade-off between flight energetics and maneuverability and demonstrate how natural and sexual selection can operate in similar directions for some wing traits, that is, wing size, but antagonistically for others, that is, wing shape. Furthermore, they highlight the need to study flight evolution within the context of species' mating systems and mating behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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